반응형 컴퓨터·IT/<비전공자를 위한 인공지능 교과서>7 06. 인공지능 연구의 최신 동향을 알고 싶으면 어떻게 해야 하나요? 학술지를 구독하거나 학회에 참가하는 방법과 더불어 arXiv라고 하는 출판 전 논문(프리프린트preprint) 수집 사이트 활용을 추천합니다. 다만 정보의 품질에 대해서는 주의해야 합니다. 기업이나 대학 등에서 진행되고 있는 인공지능 연구에 대해 알고 싶으면 어떻게 해야 좋을까요? 현재 세계 각국의 인공지능 연구자가 최신 연구 성과를 발표하는 장소(정보의 1차 소스)는 크게 세 가지가 있습니다(여기서는 구글이나 마이크로소프트 등의 기업이 자체적으로 발표하는 경우는 제외합니다). • 학술지 • 학회 • arXiv 품질이 보장된 논문을 접할 수 있는 방법 과학자나 연구자가 쓰는 논문은 이제까지는 통상 학술지에 투고되어 왔습니다. 《네이처(Nature)》나 《사이언스(Science)》는 귄위 있는 종합 학술지.. 2022. 5. 16. 05. 인공지능이 인공지능을 만든다는 게 무슨 뜻인가요? 인공지능을 만들 때 필요한 과정의 일부를 인공지능에게 맡기는 것을 말합니다. 사람이 만든 인공지능보다 뛰어난 성능을 보여 주는 사례도 있습니다. 최근 엄청난 기세로 주목을 받고 있는 연구 분야가 있습니다. AutoML이란 것으로, 한마디로 말하면 인공지능이 인공지능을 만들도록 하자는 것입니다. 전문성이 요구되는 인공지능 설계 인공지능이 인공지능을 만들다니 어떻게 된 일일까요? 인공지능을 만드는 과정에서 사전에 정해야 하는 두 가지가 있습니다. 1. 인공지능에게 무슨 일을 시키고 싶은지(목적 함수) 2. 인공지능의 아키텍처(알고리즘의 종류) 첫 번째 항목은 당연히 사람이 정의해야 하지만, 두 번째 항목은 자동화를 시도해볼 수 있습니다. 실제로 어떤 하나의 작업을 수행하려면 여러 가지 아키텍처나 알고리즘 가.. 2022. 5. 14. 04. 인공지능은 어떨 때 틀리는 걸까요? 데이터가 충분한 정보를 포함하고 있지 않으면 틀릴 수 있습니다. 예 다음날 도시락 매출이 어느 정도일지 예측하려는데 날씨 데이터가 없다. 완벽한 인공지능은 존재할 수 없다 인공지능을 비즈니스에 적용하려는 사람에게는 인공지능의 정확도가 어느 정도일지, 그리고 어떻게 해야 인공지능이 최적의 성능을 발휘할 수 있을지가 매우 중요합니다. 하지만 인공지능은 틀릴 수 있습니다. 정확도 100%의 만능 인공지능을 만드는 것은 애초에 비현실적입니다. 이번 장에서는 인공지능이 왜 틀리는지 그 이유를 알아봄으로써 어떻게 하면 실용적인 인공지능을 얻을 수 있을지 생각해 보겠습니다. 이 장은 인공지능을 맹목적으로 과신하지 않기 위해 알아 두어야 하는 내용으로, 이 책에서 가장 중요한 부분 중 하나입니다. 인공지능이 틀리는 이.. 2022. 5. 13. 03. 예전의 인공지능은 어떤 것이었을까요? ‘만약 ○○라면 ××하라’와 같이 규칙을 정해서 만들어졌습니다. 분야에 따라서는 지금도 활발하게 사용되고 있습니다. 그게 정말 인공지능? ‘인공지능’이라고 이름 붙은 시스템 중에는 ‘그게 정말 인공지능이야?’라는 생각이 들게 하는 것도 있습니다. 데이터를 사용해서 학습하는 머신러닝을 설명하기 전에 먼저 ‘머신러닝이 아닌 인공지능’에 대해서 알아보겠습니다. 흔히 ‘인공지능=머신러닝’이라고 생각되지만, 머신러닝이 아닌 인공지능도 역사적으로는 ‘정통 인공지능’으로 간주하는 경향이 있습니다. 그런 인공지능을 일반적으로 규칙 기반 시스템(전문가 시스템)이라고 합니다. 이들은 인간의 지식을 ‘기계가 알 수 있는 표현’으로 바꾸어서 컴퓨터에 적용한 것이라고 정의할 수 있습니다. 여기서 말하는 ‘표현’이란 사전에 인간.. 2022. 5. 12. 02. 인공지능은 어떻게 해서 최고의 한 수를 선택할까요? 사람이 넘어지면서 걸음마를 배우는 것처럼, 인공지능도 실수를 해가며 판단 기준을 변화시켜서 최고의 한 수를 선택합니다. 인공지능은 입력된 정보에서 ‘각각의 행동에 대한 효용’을 계산하며, ‘그중에서 효용이 가장 높은 행동을 선택한다’는 점에서 ‘합리적으로 행동하는 시스템’이라고 설명하였습니다. 이 입력을 출력으로 변환하기 위해 인공지능 내부에서 수행하는 연산을 효용 함수(utility function)라고 합니다. 효용 함수는 인간에 비유하면 가치관에 해당합니다. 인간도 현재 상황에서 각각의 선택지가 얼마나 좋은 결과를 가져올지 비교하며, 가치관에 따라 행동을 결정합니다. 효용 함수가 인간의 가치관과 일치한다면, 인공지능은 인간과 똑같은 행동을 선택할 수 있을 것입니다. 걸음마를 배우는 아기 인공지능 ‘.. 2022. 5. 11. 01. 왜 인공지능을 두려워할까요? 인공지능은 한 가지 분야라도 사람만큼 잘 해내면 만능이라는 착각이 들게 합니다. 바야흐로 인공지능의 전성시대라고 해도 과언이 아닙니다. 최근 몇 년간 인공지능은 제조, 유통, 서비스, 금융, 정보 통신, 의료, 사회 인프라 등 대부분의 비즈니스 영역에 진출한 것은 물론이고, 주변의 일상 곳곳에서도 쉽게 찾아볼 수 있습니다. 일일이 다 나열하기 어려울 정도이지만, 몇 가지 대표적인 예를 들자면 다음과 같습니다. • 검색 엔진 • 스마트폰 음성 인식 • 인터넷 쇼핑 상품 추천 • 스마트 스피커 • 자율 주행 자동차 • 자산 운용 서비스 • 로봇 청소기 또한 은 세계 인공지능 시장 규모를 나타내고 있습니다. 연평균 38.4%의 가파른 성장률을 보이고 있으며, 한국신용정보원은 2025년에 1천 840억 달러(약.. 2022. 5. 10. 00. <비전공자를 위한 인공지능 교과서> 연재 예고 미래를 준비하는 모두를 위한 이 시대의 교양 인공지능에 대한 명쾌한 이해와 실생활 활용을 위한 알기 쉬운 문답집! ‘인공지능 때문에 사람의 일자리가 사라진다’, ‘지금 인공지능에 투자하지 않으면 살아남을 수 없다’와 같이 인공지능의 진화나 보급에 따른 불안을 야기하는 정보가 넘치고 있습니다. 따라서 인공지능이 무엇인지, 그리고 인공지능으로 얻는 혜택과 피해를 분명하게 파악하는 것이 필요한 시점입니다. 이 책은 독자의 궁금증을 명쾌하게 해소하기 위해 높은 수준의 IT 지식이나 전문 용어는 물론, 수학이나 프로그래밍 지식이 없어도 이해하기 쉽게 문답 형식으로 설명합니다. 덕분에 효율적으로 인공지능의 현재와 가까운 미래를 파악할 수 있습니다. 아울러 이 책을 읽는 것으로 인공지능의 구조와 이점 및 취약점을 올.. 2022. 5. 9. 이전 1 다음 반응형
